上一次我用requests库写的一个抓取页面中链接的简单代码,延伸一下,我们还可以利用它来获取我们网站的PR以及百度权重。原理差不多。最后我们甚至可以写一个循环批量查询网站的相关信息。
先说说GooglePR,全称PageRank。它是Google官方给出的评定一个网站SEO的评级,这个大家应该不陌生。既然是官方给出的,当然有一个官方的接口去获取它。我们这里就利用官方的接口获取谷歌PR。
代码如下:
GPR_HASH_SEED ="Mining PageRank is AGAINST GOOGLE'S TERMS OF SERVICE. Y\
es, I'm talking to you, scammer."
def google_hash(value):
magic = 0x1020345
for i in xrange(len(value)):
magic ^= ord(GPR_HASH_SEED[i % len(GPR_HASH_SEED)]) ^ ord(value[i])
magic = (magic >> 23 | magic
return "8%08x" % (magic)
def getPR(www):
try:
url = 'http://toolbarqueries.google.com/tbr?' \
'client=navclient-auto&ch=%s&features=Rank&q=info:%s' % (google_hash(www) , www)
response = requests.get(url)
rex = re.search(r'(.*?:.*?:)(\d+)',response.text)
return rex.group(2)
except :
return None
使用方法:传入域名,返回PR值
google_hash这个函数只是个算法,算出一个域名类似hash值的一个东西并返回。可以不去管它是怎么实现的,我们主要看getPR这个函数。我们google官方给出的接口是这个:http://toolbarqueries.google.com/tbr?client=navclient-auto&ch={HASH}&features=Rank&q=info:{域名}
{HASH}这里我们就使用google_hash()这个函数,传入域名,返回它对应的HASH值。比如我们离别歌的域名www.leavesongs.com,它的谷歌HASH是8b1e6ad00,于是构造出来的咨询网址是:http://toolbarqueries.google.com/tbr?client=navclient-auto&ch=8b1e6ad00&features=Rank&q=info:www.leavesongs.com
访问它,得到Rank_1:1:0。第二个引号后面的数字是PR,因为我的站是没有PR的,所以PR为0.
于是,我们使用requests.get()来访问我们这个构造好的URL,然后获得类似Rank_1:1:0这样的结果,最后通过正则或其他方式得到PR值0。
以上是getPR这个函数的执行过程。再看获取百度权重的过程。
百度权重并不是百度官方给的一个标准,是一些第三方网站计算的一个值,所以并没有像PR一样的接口。所以我们就需要抓取这些第三方网站中的信息了。下面是获取百度权重的函数:
代码如下:
def getBR(www):
try:
url = 'http://mytool.chinaz.com/baidusort.aspx?host=%s&sortType=0' % ( www , )
response = requests.get(url)
data = response.text
rex = re.search(r'(
return rex.group(2)
except :
return None
使用方法也是传入域名,返回权重值。
我抓取的是站长工具的一个权重咨询的页面:http://mytool.chinaz.com/baidusort.aspx?host={域名}&sortType=0
我的正则就是它:(
好了,我们来批量获取一下这些网站的PR和权重:
直接看结果:
单一一个进程扫的话速度会略慢,开10个20个线程批量获取的话应该比较快。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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